KR101429260B1 - 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법 - Google Patents
적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101429260B1 KR101429260B1 KR1020130090138A KR20130090138A KR101429260B1 KR 101429260 B1 KR101429260 B1 KR 101429260B1 KR 1020130090138 A KR1020130090138 A KR 1020130090138A KR 20130090138 A KR20130090138 A KR 20130090138A KR 101429260 B1 KR101429260 B1 KR 101429260B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- ash
- volcanic ash
- pixel
- brightness temperature
- satellite
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V8/00—Prospecting or detecting by optical means
- G01V8/10—Detecting, e.g. by using light barriers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/97—Determining parameters from multiple pictures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
- G06T2207/30192—Weather; Meteorology
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
본 발명은 인공위성의 적외채널 관측자료를 이용하여 화산재를 탐지하는 한편 화산재의 특성값을 도출하는 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법에 관한 것이다.
본 발명에 의한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법은 인공위성의 관측센서에서 관측된 복사량 관측자료로부터 각 채널별 밝기 온도 및 반사도로 환산하고, 구름 픽셀 및 모래먼지 픽셀을 제거한 후, 위성영상의 영상 픽셀에서 파장대가 11㎛, 12㎛인 적외 채널의 밝기 온도차의 조건과 파장대가 11㎛, 12㎛, 3.7㎛인 적외 채널의 밝기 온도차의 조건을 동시에 만족하는 경우에 화산재 픽셀로 결정하여, 기상재분석 자료를 이용한 화산재의 고도를 결정하며, 알려진 화산재 모델 자료를 이용하여 화산재의 특성에 따른 이론적 복사량을 조견표로 생성하고, 최종 결정된 상기 화산재 픽셀의 밝기 온도값을 조견표와 비교하여 화산재의 광학두께와 화산재의 입자크기를 도출한다.
본 발명에 의하면, 인공위성을 이용하여 대기 중의 화산재 성분을 주 야간 준 실시간으로 자동탐지가 가능하고, 황사와 같은 모래먼지 성분의 간섭을 최소화할 수 있어 보다 정확한 화산재의 탐지가 가능하며, 화산재의 고도와 화산재의 광학두께 및 화산재의 입자크기(유효반경)를 동시에 분석할 수 있다는 효과가 있다.
본 발명에 의한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법은 인공위성의 관측센서에서 관측된 복사량 관측자료로부터 각 채널별 밝기 온도 및 반사도로 환산하고, 구름 픽셀 및 모래먼지 픽셀을 제거한 후, 위성영상의 영상 픽셀에서 파장대가 11㎛, 12㎛인 적외 채널의 밝기 온도차의 조건과 파장대가 11㎛, 12㎛, 3.7㎛인 적외 채널의 밝기 온도차의 조건을 동시에 만족하는 경우에 화산재 픽셀로 결정하여, 기상재분석 자료를 이용한 화산재의 고도를 결정하며, 알려진 화산재 모델 자료를 이용하여 화산재의 특성에 따른 이론적 복사량을 조견표로 생성하고, 최종 결정된 상기 화산재 픽셀의 밝기 온도값을 조견표와 비교하여 화산재의 광학두께와 화산재의 입자크기를 도출한다.
본 발명에 의하면, 인공위성을 이용하여 대기 중의 화산재 성분을 주 야간 준 실시간으로 자동탐지가 가능하고, 황사와 같은 모래먼지 성분의 간섭을 최소화할 수 있어 보다 정확한 화산재의 탐지가 가능하며, 화산재의 고도와 화산재의 광학두께 및 화산재의 입자크기(유효반경)를 동시에 분석할 수 있다는 효과가 있다.
Description
본 발명은 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인공위성 탑재센서의 적외채널 관측 자료를 이용하여 화산재를 탐지하는 한편 화산재의 특성값인 고도, 광학두께, 입자 크기를 도출할 수 있는 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법에 관한 것이다.
화산재는 화산 폭발시 분출된 마그마, 토양 성분 등이 높은 폭발 압력과 고온으로 인한 부력 상승 현상에 의하여 대기 중에 떠다니는 것으로서, 기류에 의해 넓은 지역에 영향을 미친다. 대기 중의 화산재는 항공 안전과 기후 변화, 그리고 인간의 생존에 악영향을 미치므로 이를 탐지하기 위한 노력이 다방면으로 행해지고 있다.
화산재 탐지는 활화산의 인근지역에서 지속적으로 행해지는 지상 관측뿐만 아니라 인공위성을 이용한 원격관측도 행해지고 있는데, 보다 안전하고 광역 규모의 화산재 분포와 이동을 정확하게 판단하기 위하여 인공위성을 이용한 화산재 관측 기술이 더욱 중요해지고 있다.
인공위성을 이용한 화산재 탐지기술은 위성 영상에서 화산재에 해당하는 픽셀(Pixel, 화소)을 완전히 다른 픽셀(Pixel, 화소)과 분리해야 하는 문제이다. 화산재 탐지방법은 주로 적외선 채널의 밝기 온도차(Brightness Temperature Difference, BTD)를 이용하고 있는데, 주로 11㎛과 12㎛ 채널에서 화산재가 흡수하는 적외선 복사량의 차이에 의한 역흡수 알고리즘을 사용하는 방법이 Prata, A. J에 의해 1989에 최초로 제안되었다. 그리고 11㎛ 와 12㎛ 채널에 3.7㎛채널을 추가하여 해양에서의 화산재를 탐지할 수 있는 방법이 Ellrod, G. P. 에 의하여 2003년에 제안되었다.
지표면에서 방출된 11㎛과 12㎛의 복사량은 대기 입자에 의해 선택적으로 산란되고 흡수된다. 화산재가 대기 중에 존재할 경우 지표면에서 방출되는 11㎛의 복사량이 12㎛보다 흡수를 많이 하므로 밝기 온도가 낮게 나타나고, 반대로 구름에 대해서는 12㎛가 흡수를 많이 하여 11㎛의 밝기 온도가 높게 나타난다. 그러므로 11㎛과 12㎛의 밝기 온도차(BTD)를 통해 구름과 화산재의 존재 유무를 판별할 수 있고, 화산재의 광학 두께를 추정할 수 있다.
그런데, Prata에 의해 제안된 이러한 방법에서는 지표 근처의 강한 기온 역전 현상 발생, 화산재 성분과 같은 광물질이 함유된 먼지 폭풍, 성층권 기온 역전 현상, 그리고 센서의 잡음으로 인해 기상학적 구름의 가장자리에서 화산재 오탐지 요인이 보고되었다 (Simpson et al., 2000).
화산재 입자의 파장별 적외 복사량 흡수는 서로 다르며, 알고리즘에 따른 밝기 온도차는 기상학적 구름과 차이가 있다. 일반적으로 두 채널(11㎛와 12㎛)의 밝기 온도차는 야간의 육지 방출률의 영향으로 인하여 화산재 오인 사례가 발생하며, 세 채널(3.7㎛, 11㎛ 및 12㎛)의 밝기 온도차는 주가 지표 반사에 의한 기여도가 3.7㎛ 단파 적외 채널에 영향을 미치므로 육지에서 오탐지가 발생한다.
따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 화산재의 광학특성에 기반한 정확도 높은 화산재 탐지 기법이 필요하다. 또한, 다양한 위성 영상 자료를 통하여 획득한 화산재 탐지 결과와의 상호 비교분석을 통하여 지역의 화산 활동과 사전 보고를 포함한 다양한 정보를 이용해 화산재를 식별하는 것이 필요하다.
상기한 바와 같은 점을 감안한 본 발명의 목적은 인공위성의 적외채널 관측자료를 이용하여 구름과 모래먼지가 화산재로 오인될 수 있는 영향을 최소화하여 화산재를 탐지할 수 있는 적외 채널을 이용한 화산재 탐지 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 화산재 탐지 방법으로 탐지된 위성영상의 화산재 픽셀로부터 화산재의 특성값(고도, 광학두께, 입자크기)을 도출하는 적외 채널을 이용한 화산재의 특성값 도출방법을 제공하는 데 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법은, 인공위성의 관측센서에서 관측된 관측 자료로부터 11㎛, 12㎛, 3.7㎛ 의 파장대에서 적외 채널별 밝기 온도로 환산하는 밝기온도 환산단계; 0.47㎛, 0.55㎛, 0.66㎛, 2.1㎛, 3.7㎛ 파장대의 관측자료로부터 가시 채널별 반사도로 환산하는 반사도 환산단계; 위성영상의 영상 픽셀에서 반사도를 이용하여 구름 픽셀을 제거하여 청천 픽셀을 결정하는 청천픽셀 결정단계; 주간 동안 모래먼지에 의한 오탐지를 제거하기 위하여 반사도를 이용하여 먼지 성분에 해당하는 픽셀을 결정하는 모래먼지 픽셀 테스트 단계; 적외 채널의 밝기 온도차로부터 화산재 픽셀을 결정하는 화산재 픽셀 결정단계;를 포함한다.
밝기온도 환산단계에서는 인공위성의 적외 채널 관측 자료와 인공위성 특성별로 주어진 변환 테이블로부터 밝기 온도값으로 환산하고, 반사도 환산단계에서는 모래먼지 픽셀을 탐지하기 위하여 필요한 0.66㎛과 3.7㎛ 파장대의 관측자료를 채널별 반사도로 환산한다. 청천픽셀 결정단계에서는 구름의 영향을 제거하기 위하여 가시 영역 파장대 (0.47㎛, 0.55㎛, 0.66㎛, 2.1㎛) 의 채널 반사도가 0.5 보다 작은 픽셀과, 9개(3*3)의 정사각형 영역에 해상하는 반사도값의 표준편차 값이 0.1보다 작은 픽셀을 구름의 영향이 없는 픽셀로 결정한다. 모래먼지 픽셀 테스트 단계에서는 0.66㎛ 파장대의 반사도(ρ0.66)가 0.3보다 작고, 동시에 0.66㎛, 3.7㎛ 파장대의 반사도의 비 (ρ3.7/ρ0.66)가 0.9보다 작은 경우를 모래 먼지 픽셀로 결정하며, 이후 화산재 픽셀 결정단계에는 파장대가 11㎛, 12㎛인 두 개의 적외 채널의 밝기 온도차가 -0.5°K보다 작은 조건과 파장대가 11㎛, 12㎛, 3.7㎛인 세 개의 적외 채널의 밝기 온도차가 70°K보다 큰 조건을 동시에 만족하는 경우에만 화산재 픽셀로 결정한다.
본 발명에 의한 적외 채널을 이용한 화산재의 특성값 도출방법은, 화산재 탐지방법에서 화산재로 최종 결정된 픽셀에 적용되는 과정이다. 이 과정은 화산재 모델 자료를 이용하여 화산재의 특성(광학두께, 고도, 입자크기) 에 따른 이론적 복사량을 조견표로 생성하는 조견표 생성단계; 화산재 탐지방법의 화산재 픽셀 결정단계에서 최종 결정된 화산재 픽셀의 밝기 온도값을 조견표와 비교하여 화산재의 광학두께와 화산재의 입자크기를 도출하는 화산재 특성값 도출단계를 포함한다.
조견표 생성단계는, 화산재의 크기분포와 입자 굴절률이 포함된 화산재 미세 물리모델 자료를 이용하여 화산재의 산란 특성값을 계산하는 산란 특성값 연산단계; 화산재의 산란 특성값을 입력 자료로 하여 대기 복사전달 모델링을 수행하는 복사전달 모의단계; 복사전달 모델링의 수행결과를 바탕으로 화산재의 특성에 따른 이론적인 복사량을 조견표로 정리하는 조견표 정리단계를 포함한다.
화산재 특성값 도출단계는, 화산재 탐지방법의 화산재 픽셀 결정단계에서 최종 결정된 화산재 픽셀이 가지는 밝기온도값으로부터 대기 복사 모델과 재분석자료를 통해 화산재의 고도를 결정하는 화산재 고도 결정단계를 추가로 포함한다.
본 발명에 의한 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법에 의하면, 인공위성의 적외채널 관측자료를 이용하여 구름과 모래먼지(황사)의 영향을 최소화하여 화산재를 탐지하고, 탐지된 위성영상의 화산재 픽셀로부터 화산재의 특성값을 도출할 수 있다.
따라서, 인공위성을 이용하여 대기 중의 화산재 성분을 주 야간 준 실시간으로 자동탐지가 가능하고, 황사와 같은 모래먼지 성분의 간섭을 최소화할 수 있어 보다 정확한 화산재의 탐지가 가능하며, 화산재의 고도와 화산재의 광학두께 및 화산재의 입자크기(유효반경)를 동시에 분석할 수 있다는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 적외 채널을 이용한 화산재의 특성값 도출방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3 도 2에서 조견표 생성 단계를 상세하게 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 화산재 탐지 방법을 사용하여 실제로 발생하였던 화산폭발 사례에 대하여 화산재를 탐지한 영상결과를 나타내는 그림이다.
도 5는 도 4의 영상 결과 중에서 일본 큐슈 화산 사례에 대해 화산재의 특성 분석 결과를 나타내는 그림이다.
도 6은 도 4의 영상 결과 중에서 일본 큐슈 화산 사례에 대해 화산재의 광학두께와 화산재의 입자크기(유효반경)을 분석한 결과를 나타내는 그림이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 적외 채널을 이용한 화산재의 특성값 도출방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3 도 2에서 조견표 생성 단계를 상세하게 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 화산재 탐지 방법을 사용하여 실제로 발생하였던 화산폭발 사례에 대하여 화산재를 탐지한 영상결과를 나타내는 그림이다.
도 5는 도 4의 영상 결과 중에서 일본 큐슈 화산 사례에 대해 화산재의 특성 분석 결과를 나타내는 그림이다.
도 6은 도 4의 영상 결과 중에서 일본 큐슈 화산 사례에 대해 화산재의 광학두께와 화산재의 입자크기(유효반경)을 분석한 결과를 나타내는 그림이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 하기의 설명에서는 본 발명의 실시예를 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며, 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법을 나타내는 흐름도이다. 실시예에 의한 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법은 밝기온도 환산단계(S110)와, 반사도 환산단계(S120)와, 청천픽셀 결정단계(S130)와, 모래먼지 픽셀 테스트 단계(S140)과, 화산재 픽셀 결정단계(S150)을 포함한다.
밝기온도 환산단계(S110)는 인공위성의 적외 채널 관측 자료로부터 각 적외 채널별 밝기 온도(Brightness Temperature, BT)로 환산하는 단계이다. 밝기 온도는 파장대가 각각 3.7㎛, 11㎛ 및 12㎛인 3개의 적외 채널로 관측된 복사량을 환산한 값이다.
반사도 환산단계(S120)는 동일한 위성의 가시 채널(파장 0.47㎛, 0.55㎛, 0.66㎛)과 단파적외 채널 (파장 2.1㎛, 3.7㎛)의 복사량 관측 자료로부터 반사도값으로 환산하는 단계이다. 0.47㎛, 0.55㎛, 0.66㎛, 2.1㎛ 파장대의 채널 반사도는 미리 제공되는 인공위성 특성 테이블 값으로부터 계산할 수 있으며, 3.7㎛ 파장대는 적외선에 근접한 영역이므로, 다음 [식 1] 과 같이 위성이 관측한 반사도(ρ3.7)는 위성이 관측한 전체 복사량으로부터 지구가 방출하는 복사량을 제거하는 방법으로 계산된다.
[식 1]
상기[식 1]에서 L3.7은 인공위성의 관측센서가 관측하는 3.7㎛ 단파 적외 채널의 복사량이고, B(BT11)은 11㎛ 적외 채널의 밝기온도로부터 계산된 플랑크 함수 복사량이고, F0는 3.7㎛ 단파 적외 채널에서 태양의 복사량이고, θ0는 태양 천정각이다.
밝기온도 환산단계(S110)와 반사도 환산단계(S120)는 동시에 진행될 수 있으며, 반사도 환산단계(S120)를 밝기온도 환산단계(S110)보다 먼저 진행할 수도 있다.
청천픽셀 결정단계(S130)는 위성영상의 영상 픽셀에서 구름 픽셀을 제거하여 청천 픽셀을 결정하는 단계이다. 청천픽셀 결정단계에서는 구름의 영향을 제거하기 위하여 가시 영역 파장대 (0.47㎛, 0.55㎛, 0.66㎛, 2.1㎛) 의 채널 반사도가 0.5보다 작은 픽셀과 9개(3*3)의 정사각형 영역에 해상하는 반사도값의 표준편차 값이 0.1보다 작은 픽셀을 구름의 영향이 없는 픽셀로 결정한다.
모래먼지 픽셀 테스트 단계(S140)는 화산재로 오인될 수 있는 모래먼지 픽셀을 결정하여 제거하는 단계로서, 반사도 환산단계(S120)에서 계산된 반사도를 이용하여 모래먼지와 화산재를 구분하여 모래먼지 픽셀을 제거하여 화산재의 오탐지를 줄이는 단계이다. 화산재는 모래먼지와는 달리 3.7㎛ 적외 채널의 반사도(ρ3.7)가 0.66㎛ 가시 채널의 반사도(ρ0.66)보다 크다. 따라서 경계값을 이용하여 모래먼지와 화산재를 구별하여 모래먼지 픽셀을 제거할 수 있다. 일예로 (ρ3.7/ρ0.66) < 0.9 이고, ρ0.66가 0.3 보다 작은 경우에는 모래먼지라고 판단하여 제거할 수 있다.
화산재 픽셀 결정단계(S150)는 청천 픽셀로부터 각 적외 채널의 밝기 온도차로부터 화산재 픽셀을 결정하는 단계이다. 화산재 픽셀 결정단계(S150)에서는 밝기온도 환산단계(S110)에서 환산된 밝기 온도를 이용한 밝기 온도차(Brightness Temperature Difference, BTD)를 이용하여 화산재 픽셀을 결정한다.
화산재 픽셀 결정단계(S150)는 두 개의 적외 채널(11㎛와 12㎛)의 밝기 온도차의 조건(하기 식 2)과 세 개의 적외 채널(3.7㎛, 11㎛ 및 12㎛)의 밝기 온도차의 조건(하기 식 3)을 동시에 만족하는 경우에만 화산재 픽셀로 결정한다.
[식 2] BT11 - BT12 < -0.5
[식 3] 60 +10 x (BT12 - BT11) + (BT3.7 - BT11) > 70
상기 [식 2] 및 [식 3]은 모두 절대온도(ㅀK) 단위이며, BT3.7 는 3.7㎛ 적외 채널의 밝기 온도이고, BT11 는 11㎛ 적외 채널의 밝기 온도이며, BT12 는 12㎛ 적외 채널의 밝기 온도이다.
[식 2]는 본 발명의 화산재 탐지방법 실시예에서 2밴드 알고리즘의 밝기 온도차가 -0.5°K 보다 작다는 것을 나타내고, [식 3]는 본 발명의 화산재 탐지방법 실시예에서 3밴드 알고리즘의 밝기 온도차가 70°K 보다 크다는 것을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 적외 채널을 이용한 화산재의 특성값 도출 방법을 나타내는 흐름도이고, 도 3는 도 2에서 조견표 생성 단계를 상세하게 나타낸 흐름도이다. 본 실시예의 화산재의 특성값 도출방법은 본 발명의 실시예에 의한 화산재 탐지방법(도 1)에 따라 화산재 픽셀을 결정하여 화산재의 특성값을 도출한다.
도시한 바와 같이 본 발명의 실시예에 의한 적외 채널을 이용한 화산재의 특성값 도출방법은 화산재 픽셀 결정단계(S250)와 조견표 생성 단계(S300)와 화산재 특성값 도출단계(S400)를 포함하며, 화산재 특성값 도출단계(S400)는 화산재 고도 결정단계(S410)와, 화산재의 광학두께 및 입자크기 결정단계(S420)를 포함한다.
화산재 픽셀 결정단계(S250)은 본 발명의 실시예에 의한 화산재 탐지방법(도 1)의 화산재 픽셀 결정단계(S150)와 동일하므로 자세한 설명은 생략한다.
조견표 생성단계(S300)는 알려진 화산재 모델 자료를 이용하여 화산재의 특성에 따른 이론적 복사량을 조견표(Look up Table, LUT)로 생성하는 단계이다. 조견표 생성단계(S300)는 인공위성의 각 채널별 상대 반응 함수, 미리 계산된 화산재의 광학두께, 화산재의 입자크기(유효반경), 화산재의 고도, 위성과 태양의 기하각, 지표 온도 등을 고려한 대기복사전달 모델링 수행결과를 조견표로 생성하는 단계로서, 도 3에 도시된 바와 같이 산란 특성값 연산단계(S310)와, 복사전달 모의단계(S320)와, 조견표 정리단계(S330)를 포함한다.
산란 특성값 연산단계(310)는 알려진 화산재 모델 자료를 이용하여 화산재의 산란 특성값을 계산하는 단계이고, 복사전달 모의단계(S430)는 화산재의 산란 특성값을 입력 자료로 하여 대기 복사전달 모델링을 수행하는 단계이며. 조견표 정리단계(S330)는 복사전달 모델링의 수행결과를 바탕으로 화산재의 특성에 따른 이론적인 복사량을 조견표로 정리하는 단계이다.
대기 중에는 수증기가 항상 존재하기 때문에 화산재가 존재하지 않더라도 경계값은 0°K보다 조금 큰 양수 값을 가진다. 또한 표준 대기 상태에 따라 BTD(밝기 온도차) 경계값이 달라질 수 있다. 화산재의 구성 성분에 따른 BTD 값의 변화 정도가 다르다. 위성에서 관측되는 복사량은 위성의 천정각, 태양의 천정각, 위성과 태양의 방위각 차 등에 의해 영향을 받게 된다. 구름과 먼지의 존재 고도는 대기 복사 전달에 영향을 준다. 대기 상태는 대기의 온도와 습도 분포 및 대기의 구성 물질에 의해 결정된다. 지표면의 특성에 따라 적외선의 방출율이 변화한다. 적외선은 물체의 온도에 의해 방출되는 것이므로 BTD는 지표면의 온도와 특성에 밀접한 관련이 있다. 그리고 적외선 채널의 반사도는 지표면의 피복 상태에 따라 다르다.
따라서, 산란 특성값 연산단계(S310)과 복사전달 모의단계(S320)를 수행하기 위해 화산재의 종류에 따른 변화, 태양과 위성의 위치에 따른 변화, 구름과 먼지의 존재 고도에 따른 BTD 변화, 대기 상태에 따른 BTD 변화, 지표면 방출율에 따른 BTD 변화, 지표면 온도와 특성에 다른 BTD 변화, 지표면 반사도에 따른 BTD 변화 등에 대한 정보가 필요하다. 이러한 정보는 많은 선행 연구를 통해 제시되어 있으며 실험 연구를 통해 데이터 베이스화될 수 있다.
화산재 고도 결정단계(S410)는 화산재 픽셀로부터 대기 복사 모델과 기상 재분석자료 및/또는 조견표를 통해 화산재의 고도를 결정하는 단계이다. 기상 재분석 자료는 지구상의 각 지역별로 온도 프로파일 정보를 제공하며, 위성에 관측된 화산재 픽셀의 밝기온도값과 비교를 통하여 화산재의 고도를 결정할 수 있다.
화산재의 광학두께 및 입자크기 결정단계(S420)는 화산재 픽셀 결정단계(S250)와 화산재 고도 결정단계(S410)에서 최종 결정된 화산재 픽셀의 밝기온도 및 고도를 조견표 생성단계(S300)에서 결정된 조견표와 비교하여 화산재의 광학두께와 화산재의 입자크기(유효반경)를 도출하는 단계이다.
본 발명에 따른 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 적외 채널을 이용한 화산재 탐지 시스템 및 화산재의 특성값 도출 시스템으로 구현될 수 있다.
그리고, 본 발명에 따른 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 판독 가능한 소프트웨어 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Versatile Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, SSD(Solid State Disk), HDD(Hard Disk Drive) 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
도 4는 본 발명의 화산재 탐지 방법을 사용하여 실제로 발생하였던 화산폭발 사례에 대하여 화산재를 탐지한 영상결과를 나타내는 그림이다. 도시된 결과는 미국의 지구관측 위성인 MODIS를 이용하여 실제 발생한 화산재 사례에 적용한 결과로서, 2010년 5월 7일의 아이슬란드 화산, 2008년 5월 5일의 칠례 화산, 2011년 1월 27일의 일본 큐슈 화산에서 실제 화산 폭발에 일어난 사례를 분석한 결과를 보 였다. 화산재의 위치는 칼라 합성 영상을 통하여 분화 위치에서 기류에 따라 길게 이동하고 있는 모습을 육안으로 확인 가능하다. 도 5의 결과는 종래의 적외 채널을 이용한 밝기 온도차로 잘 탐지되지 않았지만 실제 관측되고 피해를 주었던 화산재 사례를 보여준다.
도 5는 도 4의 영상 결과 중에서 일본 큐슈 화산 사례에 대해 화산재의 특성 분석 결과를 나타내는 그림으로서, (a)는 본 발명에서 제안된 화산재 특성 분석 결과 중 화산재의 고도를 보여준다. (b)는 유럽 연합의 환경관측위성인 Envisat의 탑재센서인 SCIAMACHY 자료로부터 분석된 자외선 흡수성 화산재 지수를 나타낸다. (c)는 미국의 CALIPSO 위성에 탑재된 대기관측용 라이다(Lidar)로 관측된 화산재 입자의 연직분포를 나타낸다. 도 5의 결과는 공간적 일치성으로 보임으로써 본 발명에서 제시하는 방법의 타당성을 입증하고 있다.
도 6은 도 4의 영상 결과 중에서 일본 큐슈 화산 사례에 대해 화산재의 광학두께와 화산재의 입자크기(유효반경)을 분석한 결과를 나타내는 그림이다. (a)는 화산재 광학두께 분석방법을 적용한 결과이며, (b)는 화산재 입자의 입자크기(유효반경)을 도시한 결과이다. 화산재 입자는 화산폭발로 인하여 대규모의 조대 입자 성분이 대기중으로 배출된 형태이므로 고농도의 비교적 크기가 큰 입자가 존재하는 것으로 간주될 수 있다. 본 발명에 의한 방법으로 MODIS 위성자료로부터 일본 큐슈 화산 폭발 사례를 분석한 결과에서는 11㎛ 적외 채널에서의 광학두께 값은 3 이하의 높은 값을 가지며, 유효반경이 1~5 사이의 비교적 큰 입자로 분석되어 본 발명의 방법이 타당한 결과를 나타내는 것으로 판단된다.
이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 균등론에 따라 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.
S150, S250 : 화산재 픽셀 결정단계
S300 : 조견표 생성 단계
S400 : 화산재 특성값 도출단계
S300 : 조견표 생성 단계
S400 : 화산재 특성값 도출단계
Claims (8)
- 인공위성의 관측센서에서 관측된 관측 자료로부터 적외 채널의 파장대에서 적외 채널별 밝기 온도로 환산하는 밝기온도 환산단계;
인공위성의 관측센서에서 관측된 관측 자료로부터 가시 채널 및 단파적외 채널의 파장대에서 가시 채널별 반사도로 환산하는 반사도 환산단계;
위성영상의 영상 픽셀에서 상기 반사도를 이용하여 구름 픽셀을 제거하여 청천 픽셀을 결정하는 청천픽셀 결정단계;
주간 동안 모래먼지에 의한 오탐지를 제거하기 위하여 상기 반사도를 이용하여 모래먼지 성분에 해당하는 픽셀을 결정하는 모래먼지 픽셀 테스트 단계;
상기 적외 채널의 밝기 온도차로부터 화산재 픽셀을 결정하는 화산재 픽셀 결정단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 밝기온도 환산단계에서는 인공위성의 적외 채널 관측 자료와 인공위성 특성별로 주어진 변환 테이블로부터 밝기 온도값으로 환산하고,
상기 반사도 환산단계에서는 모래먼지 픽셀을 탐지하기 위하여 필요한 0.66㎛과 3.7㎛ 파장대의 관측자료를 채널별 반사도로 환산하는 것을 특징을 하는 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법. - 청구항 1에 있어서,
청천픽셀 결정단계에서는 구름의 영향을 제거하기 위하여 가시 영역 파장대의 채널 반사도와, 3*3 픽셀 영역에서 반사도값의 표준편차 값에 따라 청천픽셀을 결정하는 것을 특징으로 하는 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 모래먼지 픽셀 테스트 단계에서는 0.66㎛, 3.7㎛ 파장대의 반사도를 이용하여 모래 먼지 픽셀을 결정하는 것을 특징으로 하는 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 화산재 픽셀 결정단계에서는 파장대가 11㎛, 12㎛인 두 개의 적외 채널의 밝기 온도차의 조건과, 파장대가 11㎛, 12㎛, 3.7㎛인 세 개의 적외 채널의 밝기 온도차의 조건을 동시에 만족하는 경우에 화산재 픽셀로 결정하는 것을 특징으로 하는 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법. - 화산재 모델 자료를 이용하여 화산재의 특성에 따른 이론적 복사량을 조견표로 생성하는 조견표 생성단계;
청구항 1의 화산재 픽셀 결정단계에서 최종 결정된 화산재 픽셀의 밝기 온도값을 상기 조견표와 비교하여 화산재의 광학두께와 화산재의 입자크기를 도출하는 화산재 특성값 도출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 화산재의 특성값 도출방법. - 청구항 6에 있어서,
상기 조견표 생성단계는,
화산재의 크기분포와 입자 굴절률이 포함된 화산재 미세 물리모델 자료를 이용하여 화산재의 산란 특성값을 계산하는 산란 특성값 연산단계;
상기 산란 특성값을 입력 자료로 하여 대기 복사전달 모델링을 수행하는 복사전달 모의단계;
상기 복사전달 모델링의 수행결과를 바탕으로 화산재의 특성에 따른 이론적인 복사량을 조견표로 정리하는 조견표 정리단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 화산재의 특성값 도출방법. - 청구항 6에 있어서,
상기 화산재 특성값 도출단계는, 상기 화산재 픽셀 결정단계에서 최종 결정된 화산재 픽셀이 가지는 밝기 온도값으로부터 대기 복사 모델과 재분석자료를 통해 화산재의 고도를 결정하는 화산재 고도 결정단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 화산재의 특성값 도출방법.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020130090138A KR101429260B1 (ko) | 2013-07-30 | 2013-07-30 | 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020130090138A KR101429260B1 (ko) | 2013-07-30 | 2013-07-30 | 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR101429260B1 true KR101429260B1 (ko) | 2014-08-28 |
Family
ID=51750229
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020130090138A KR101429260B1 (ko) | 2013-07-30 | 2013-07-30 | 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101429260B1 (ko) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170087836A (ko) * | 2016-01-21 | 2017-07-31 | 강릉원주대학교산학협력단 | 해상에서 다중 채널 영상을 이용한 대기 에어로졸 탐지, 광학두께, 입자크기, 유효 고도 측정, 유효성 검사 시스템 및 방법 |
KR101838433B1 (ko) * | 2017-02-27 | 2018-03-14 | 이화여자대학교 산학협력단 | 구름 방출률 차이를 이용한 구름 온도 추정 방법 및 장치 |
CN108802853A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-13 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种云相态识别方法 |
KR101967250B1 (ko) * | 2017-12-29 | 2019-04-09 | 한국교원대학교 산학협력단 | 광역적 이동 연무 탐지 시스템 및 그 방법 |
CN115267941A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-11-01 | 知天(珠海横琴)气象科技有限公司 | 一种高解析度真彩可见光模型生成、反演方法及其*** |
CN115615559A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-01-17 | 南京信大卫星应用研究院有限公司 | 一种基于图像信息采集的火灾状态监测*** |
CN116449331A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-07-18 | 成都远望科技有限责任公司 | 一种基于w波段雷达和气象卫星的沙尘粒子数浓度估算方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3162708B2 (ja) * | 1990-04-09 | 2001-05-08 | コモンウェルス・サイエンティフィック・アンド・インダストリアル・リサーチ・オーガニゼイション | 飛行機内での使用のための検出システム |
-
2013
- 2013-07-30 KR KR1020130090138A patent/KR101429260B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3162708B2 (ja) * | 1990-04-09 | 2001-05-08 | コモンウェルス・サイエンティフィック・アンド・インダストリアル・リサーチ・オーガニゼイション | 飛行機内での使用のための検出システム |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170087836A (ko) * | 2016-01-21 | 2017-07-31 | 강릉원주대학교산학협력단 | 해상에서 다중 채널 영상을 이용한 대기 에어로졸 탐지, 광학두께, 입자크기, 유효 고도 측정, 유효성 검사 시스템 및 방법 |
KR101838433B1 (ko) * | 2017-02-27 | 2018-03-14 | 이화여자대학교 산학협력단 | 구름 방출률 차이를 이용한 구름 온도 추정 방법 및 장치 |
KR101967250B1 (ko) * | 2017-12-29 | 2019-04-09 | 한국교원대학교 산학협력단 | 광역적 이동 연무 탐지 시스템 및 그 방법 |
CN108802853A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-13 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种云相态识别方法 |
CN108802853B (zh) * | 2018-06-13 | 2020-12-01 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种云相态识别方法 |
CN115267941A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-11-01 | 知天(珠海横琴)气象科技有限公司 | 一种高解析度真彩可见光模型生成、反演方法及其*** |
CN115615559A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-01-17 | 南京信大卫星应用研究院有限公司 | 一种基于图像信息采集的火灾状态监测*** |
CN115615559B (zh) * | 2022-12-19 | 2023-03-10 | 南京信大卫星应用研究院有限公司 | 一种基于图像信息采集的火灾状态监测*** |
CN116449331A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-07-18 | 成都远望科技有限责任公司 | 一种基于w波段雷达和气象卫星的沙尘粒子数浓度估算方法 |
CN116449331B (zh) * | 2023-06-20 | 2023-08-15 | 成都远望科技有限责任公司 | 一种基于w波段雷达和气象卫星的沙尘粒子数浓度估算方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101429260B1 (ko) | 적외 채널을 이용한 화산재 탐지방법 및 화산재의 특성값 도출방법 | |
Wilcox | Stratocumulus cloud thickening beneath layers of absorbing smoke aerosol | |
Young et al. | The retrieval of profiles of particulate extinction from Cloud-Aerosol Lidar Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) data: Algorithm description | |
Simpson et al. | A procedure for the detection and removal of cloud shadow from AVHRR data over land | |
Oshima et al. | Wet removal of black carbon in Asian outflow: Aerosol Radiative Forcing in East Asia (A‐FORCE) aircraft campaign | |
Liu et al. | Seasonal variations of aerosol optical properties, vertical distribution and associated radiative effects in the Yangtze Delta region of China | |
Wen et al. | Impact of 3-D clouds on clear-sky reflectance and aerosol retrieval in a biomass burning region of Brazil | |
Park et al. | Combined dust detection algorithm by using MODIS infrared channels over East Asia | |
Luo et al. | Global dust distribution from improved thin dust layer detection using A‐train satellite lidar observations | |
CN110749942B (zh) | 适用于静止卫星资料同化的晴空通道检测质量控制方法 | |
Zhao | Asian dust detection from the satellite observations of moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) | |
Várnai et al. | Multi-satellite aerosol observations in the vicinity of clouds | |
Chen et al. | An overview of passive and active dust detection methods using satellite measurements | |
Nan et al. | De-coupling interannual variations of vertical dust extinction over the Taklimakan Desert during 2007–2016 using CALIOP | |
WO2024021225A1 (zh) | 一种高解析度真彩可见光模型生成、反演方法及其*** | |
KR20210018739A (ko) | 에어로졸 탐지 및 에어로졸 유형 분류 방법 | |
Lyapustin et al. | Retrievals of aerosol optical depth and spectral absorption from DSCOVR EPIC | |
Baran et al. | Retrieval of tropical cirrus thermal optical depth, crystal size, and shape using a dual-view instrument at 3.7 and 10.8 μm | |
Chang et al. | Identifying absorbing aerosols above clouds from the spinning enhanced visible and infrared imager coupled with NASA A-Train Multiple Sensors | |
Gregow et al. | The use of satellite and surface observations for initializing clouds in the HARMONIE NWP model | |
Awadallah et al. | A two-stage algorithm for extraction of ground and top of canopy in photon-counting profiling-LiDAR data in preparation for the ICESat-2 mission | |
Tesfaye et al. | Evaluation of Regional Climatic Model Simulated Aerosol Optical Properties over South Africa Using Ground‐Based and Satellite Observations | |
Calmer et al. | Relationships between summertime surface albedo and melt pond fraction in the central Arctic Ocean: The aggregate scale of albedo obtained on the MOSAiC floe | |
CN108132096B (zh) | 一种基于激光雷达的林窗太阳辐射监测方法 | |
Simpson et al. | Improved cloud detection in AVHRR daytime and night-time scenes over the ocean |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170721 Year of fee payment: 4 |